這是我報名三節課使用者增長課程第二天的學習筆記，大家可以參考著學習一下，不是廣告，請放心食用。
上述4個場景對應的能力要求，普遍來說，重要程度為：
資料分析使用者路徑拆解收集資料搭建儀表盤
即，對大多數同學來說，最重要的是先掌握一套資料分析方法（5步中的第4步），從現有資料中快速找到增長線索，取得一些增長業績，再反過來檢查資料埋點、統計等地方有沒有問題；當你掌握了資料分析方法，但所在的公司or負責的業務沒有基礎資料也無從下手，才需要思考如何拆解使用者路徑、資料採集（5步中的1、2步）；而資料儀表盤（5步中的第3步），則是為了提高查詢效率，支援資料分析工作快速、準確開展。
然後，在理解了資料分析方法的基礎上，再回過頭來學習前3步，也就是梳理使用者路徑、制定資料採集方案，和搭建指標儀表盤。
所以，本章會講多維度資料分析，這是本章最重要的知識點，建議你重點掌握
我們從資料分析中尋找增長機會，可分為“整體”與“區域性”兩大方式。
整體即為“提綱挈領”，在基礎的資料中，找比較大的增長機會。
區域性即為“抽絲剝繭”，對比較精細化的使用者資料進行分析，挖掘相對隱秘的增長線索。
如何從資料分析中尋找增長機會，主要使用2個方法：
一、提綱掣領，也是比較基礎的：從整體業務資料中，找到增長髮力點。
要建立全鏈漏斗增長模型配合簡單的使用者分析。針對分析結果對轉化率高的地方進行火上澆油的方法，發揚這部分的長處。對流失率較大的位置修補漏洞，減少流失情況。
比如你發現使用者在某一環節的轉化率很高，可能是文案導向性比較強或者是目標使用者定位精準，那就在這裡不斷最佳化，不斷最佳化提高比較強的轉化位置，這對整體的轉化率提升來說，是較容易的。
二、抽絲剝繭來拆解分析，抽絲剝繭——從使用者資料中挖掘增長線索。
主要從使用者行為分析&使用者分群這2點入手：
從行為分析入手，首先要明確分析物件，劃分2類使用者關鍵行為。一類是單次或低頻行為，一類是週期性行為。
明確分析物件後，我們要選擇合適的分析方法，從轉化、留存2方面入手。例如軌跡細查、漏斗分析、路徑分析、留存分析、頻次分析等。
從使用者分群入手來說，首先要明確分群的緯度，可以從使用者屬性和使用者行為2方面展開。例如：地域、年齡、使用頻次/終端裝置等。
使用者群分好後，要透過使用者群的共性分析該如何區別對待，比如，可以更精準的拉新、個性化產品的體驗、更有針對性的精細化運營等。
這裡強化一下使用者行為分析的基本方法。
分析使用者的基本方法，最終落到下邊兩個點上，如果是轉化問題，那麼我們首先要梳理自己的使用者行為路徑，基於路徑分析找到使用者不轉化的原因，才能進行針對性的解決。
如果是留存的問題，需要放大角度，從整個生命週期的角度來看，到底使用者目前處在什麼階段，目前的業務在什麼階段，我們根據業務實際才能選擇合適的策略進行干預。其中涉及兩種分析方法。第一，漏斗分析，第二，軌跡細查。
再給大家科普兩個知識點：
北極星指標：
北極星指標，是指導增長工作方向最重要的指標，也可以理解為業務現階段“唯一重要的指標”。這個指標一旦確立，就像北極星一樣，指引著全公司上上下下，向著同一個方向邁進。
制定北極星指標時，需要同時考慮商業目標和使用者價值，最終服務於業務的長期健康增長。
全鏈漏斗增長模型：
全鏈漏斗增長模型，是把影響北極星指標的主要細分指標都顯示出來，並標註轉化率。透過模型，可以將北極星指標細化拆解，從而找到增長的機會點。
舉例，
某音樂APP的北極星指標為“總聽歌時間”，則該APP的全鏈漏斗增長模型可以是這樣的：
結合細分指標的對比，可以發現“持續聽歌”存在提升的空間。